Objetivo_2#
import pandas as pd
import numpy as np
import plotly.express as px
import altair as alt
import datos
import plotly.graph_objects as go
import warnings
warnings.simplefilter(action='ignore', category=FutureWarning)
tipo de afiliación, lugar de nacimiento/procedencia, escolaridad, antecedente personal de dislipidemia o hipercolesterolemia, de hipertensión, de infarto de miocardio de diabetes, insuficiencia cardiaca congestiva, nefropatía, arritmia, válvula, angeopatía, fumador y bebedor.
IMC_calculada
perimetro_abdominal
presion_arterial_sistolica
presion_arterial_diastolica
<19.9 bajo peso, 20-24.9 normo peso, 25-29.9 sobrepeso, >=30 obesidad
normal (diastólica <80 y sistólica <120), elevada (sistólica 120-129 y diastólica <80), alta nivel 1 (sistólica 130-139 o diastólica 80-89), alta nivel 2 (sistólica >=140, diastólica >=90), crisis hipertensiva (>180 diastólica y/o >120 sistólica)
aumentado >94 hombres, >80 mujeres; incremento sustancial >102 hombres y >88 en mujeres
IMC#
intervalos = {
'IMC': [0, 19.9, 24.9, 29.9, 40, max(datos.datos['IMC'])+1]
}
# Agrupaciones disponibles
agrupaciones = [
'sexo',
'tipo_de_afiliacion',
'lugar_de_procedencia',
'lugar_de_nacimiento',
'escolaridad',
'diabetes mellitus',
'hipercolesterolemia',
'dislipidemia'
]
def plot_all():
# Graficar IMC crudo
fig = px.box(datos.datos, y='IMC', title='Boxplot crudo del IMC')
fig.update_layout(xaxis_title='IMC')
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='IMC', nbins=10, title='Histograma crudo del IMC', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='IMC')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva general
tabla = datos.datos['IMC'].describe().reset_index()
tabla.columns = ['Estadística', 'Valor']
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla[col] for col in tabla.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas del IMC')
fig.show()
# Graficar IMC por cada agrupación, excluyendo 'lugar_de_procedencia' y 'lugar_de_nacimiento'
for agrupacion in agrupaciones:
if agrupacion in ['lugar_de_procedencia', 'lugar_de_nacimiento']:
continue
# Estadísticas descriptivas por agrupación
tabla2 = datos.datos.groupby(agrupacion)['IMC'].describe().reset_index()
tabla2 = tabla2.rename(columns={'mean': 'Media', 'std': 'Desviación estándar', '50%': 'Mediana', 'min': 'Mínimo', 'max': 'Máximo'})
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla2.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla2[col] for col in tabla2.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Estadísticas Descriptivas del IMC por {agrupacion}')
fig.show()
# Boxplot y histograma por agrupación
fig = px.box(datos.datos, x='IMC', y=agrupacion, title=f'Boxplot del IMC por {agrupacion}')
fig.update_layout(xaxis_title='IMC')
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='IMC', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma del IMC por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='IMC')
fig.show()
# Agrupar IMC por intervalos
datos.datos['IMC_intervalo'] = pd.cut(datos.datos['IMC'], bins=intervalos['IMC'], right=False).astype(str)
tabla3 = datos.datos.groupby('IMC_intervalo')['IMC'].describe().reset_index()
tabla3 = tabla3.rename(columns={'mean': 'Media', 'std': 'Desviación estándar', '50%': 'Mediana', 'min': 'Mínimo', 'max': 'Máximo'})
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla3.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla3[col] for col in tabla3.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas del IMC por Intervalos')
fig.show()
fig = px.box(datos.datos, x='IMC_intervalo', y='IMC', title='Boxplot del IMC por Intervalos')
fig.update_layout(xaxis_title='Intervalo IMC', yaxis_title='IMC')
fig.show()
# Llamar a la función para generar todas las gráficas
plot_all()
# Mostrar solo tablas de frecuencias para lugar_de_procedencia y lugar_de_nacimiento
for agrupacion in ['lugar_de_procedencia', 'lugar_de_nacimiento']:
tabla_freq = datos.datos[agrupacion].value_counts().reset_index()
tabla_freq.columns = [agrupacion, 'Frecuencia']
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_freq.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_freq[col] for col in tabla_freq.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Tabla de Frecuencias para {agrupacion}')
fig.show()
Perimetro abdominal#
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
# Definir los intervalos para perimetro_abdominal
intervalos = {
'masculino': [0, 94, 102, max(datos.datos['perimetro_abdominal'])],
'femenino': [0, 80, 88, max(datos.datos['perimetro_abdominal'])]
}
agrupaciones = [
'sexo', 'tipo_de_afiliacion', 'lugar_de_procedencia',
'lugar_de_nacimiento', 'escolaridad', 'diabetes mellitus',
'hipercolesterolemia', 'dislipidemia'
]
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
def plot_all():
# Graficar perimetro_abdominal crudo
fig = px.box(datos.datos, y='perimetro_abdominal', title='Boxplot crudo de perimetro_abdominal')
fig.update_layout(yaxis_title='Perímetro Abdominal')
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='perimetro_abdominal', nbins=10, title='Histograma crudo de perimetro_abdominal', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Perímetro Abdominal')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva general verticalmente
tabla = datos.datos['perimetro_abdominal'].describe().reset_index()
tabla.columns = ['Estadística', 'Valor']
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla[col] for col in tabla.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas del perimetro_abdominal')
fig.show()
# Agrupaciones
agrupaciones = [
'sexo', 'tipo_de_afiliacion', 'lugar_de_procedencia',
'lugar_de_nacimiento', 'escolaridad', 'diabetes mellitus',
'hipercolesterolemia', 'dislipidemia'
]
for agrupacion in agrupaciones:
if agrupacion not in ['lugar_de_procedencia', 'lugar_de_nacimiento']:
# Graficar perimetro_abdominal por la variable de agrupación
fig = px.box(datos.datos, x='perimetro_abdominal', y=agrupacion, title=f'Boxplot de perimetro_abdominal por {agrupacion}')
fig.update_layout(xaxis_title='Perímetro Abdominal')
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='perimetro_abdominal', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma de perimetro_abdominal por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Perímetro Abdominal')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva por grupo verticalmente
tabla2 = datos.datos.groupby(agrupacion)['perimetro_abdominal'].describe().reset_index()
tabla2 = tabla2.rename(columns={'mean': 'Media', 'std': 'Desviación estándar', '50%': 'Mediana', 'min': 'Mínimo', 'max': 'Máximo'})
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla2.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla2[col] for col in tabla2.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Estadísticas Descriptivas del perimetro_abdominal por {agrupacion}')
fig.show()
# Mostrar tablas de frecuencias para lugar_de_procedencia y lugar_de_nacimiento
for agrupacion in ['lugar_de_procedencia', 'lugar_de_nacimiento']:
if agrupacion == 'lugar_de_nacimiento':
tabla_freq = datos.datos[agrupacion].value_counts().reset_index()
tabla_freq.columns = [agrupacion, 'Frecuencia']
tabla_freq = tabla_freq.rename(columns={agrupacion: 'Categoría', 'Frecuencia': 'Frecuencia'})
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_freq.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_freq[col] for col in tabla_freq.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Tabla de Frecuencias para {agrupacion}')
fig.show()
else:
fig = px.box(datos.datos, x='perimetro_abdominal', y=agrupacion, title=f'Boxplot de perimetro_abdominal por {agrupacion}')
fig.update_layout(xaxis_title='Perímetro Abdominal')
fig.show()
tabla_freq = datos.datos[agrupacion].value_counts().reset_index()
tabla_freq.columns = [agrupacion, 'Frecuencia']
tabla_freq = tabla_freq.rename(columns={agrupacion: 'Categoría', 'Frecuencia': 'Frecuencia'})
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_freq.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_freq[col] for col in tabla_freq.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Tabla de Frecuencias para {agrupacion}')
fig.show()
# Llamar a la función para generar todas las gráficas
plot_all()
POC_hba1#
# Definir los intervalos para POC_hba1c(%)
intervalos = {
'POC_hba1c(%)': [0, 5.7, 6.4, 7.5, 10, max(datos.datos['POC_hba1c(%)']) + 4] # Ajusta los intervalos según sea necesario
}
def plot_all():
# Graficar POC_hba1c(%) crudo
fig = px.box(datos.datos, y='POC_hba1c(%)', title='Boxplot crudo de POC_hba1c(%)')
fig.update_layout(yaxis_title='POC_hba1c(%)')
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='POC_hba1c(%)', nbins=10, title='Histograma crudo de POC_hba1c(%)', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='POC_hba1c(%)')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva general verticalmente
tabla = datos.datos['POC_hba1c(%)'].describe().reset_index()
tabla.columns = ['Estadística', 'Valor']
tabla_vertical = tabla.T # Transponer para mostrar verticalmente
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_vertical.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_vertical[col] for col in tabla_vertical.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas de POC_hba1c(%)')
fig.show()
# Agrupaciones
agrupaciones = [
'sexo', 'tipo_de_afiliacion', 'lugar_de_procedencia',
'lugar_de_nacimiento', 'escolaridad', 'diabetes mellitus',
'hipercolesterolemia', 'dislipidemia'
]
for agrupacion in agrupaciones:
if agrupacion in ['lugar_de_procedencia', 'lugar_de_nacimiento']:
# Mostrar solo histograma para lugar_de_procedencia y lugar_de_nacimiento
fig = px.histogram(datos.datos, x='POC_hba1c(%)', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma de POC_hba1c(%) por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='POC_hba1c(%)')
fig.show()
else:
fig = px.box(datos.datos, x='POC_hba1c(%)', y=agrupacion, title=f'Boxplot de POC_hba1c(%) por {agrupacion}')
fig.update_layout(xaxis_title='POC_hba1c(%)', yaxis_title=agrupacion)
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='POC_hba1c(%)', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma de POC_hba1c(%) por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='POC_hba1c(%)')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva por grupo verticalmente
tabla_agrupacion = datos.datos.groupby(agrupacion)['POC_hba1c(%)'].describe().reset_index()
tabla_agrupacion = tabla_agrupacion.rename(columns={'mean': 'Media', 'std': 'Desviación estándar', '50%': 'Mediana', 'min': 'Mínimo', 'max': 'Máximo'})
tabla_agrupacion = tabla_agrupacion.melt(id_vars=agrupacion, var_name='Estadística', value_name='Valor')
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_agrupacion.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_agrupacion[col] for col in tabla_agrupacion.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Estadísticas Descriptivas de POC_hba1c(%) por {agrupacion}')
fig.show()
# Mostrar estadísticas descriptivas por intervalos
datos.datos['POC_hba1c(%)_intervalo'] = pd.cut(datos.datos['POC_hba1c(%)'], intervalos['POC_hba1c(%)'], right=False).astype(str)
tabla_intervalos = datos.datos.groupby('POC_hba1c(%)_intervalo')['POC_hba1c(%)'].describe().reset_index()
tabla_intervalos.columns = ['Intervalo', 'Cuenta', 'Media', 'Desviación estándar', 'Mínimo', '25%', 'Mediana', '75%', 'Máximo']
tabla_intervalos = tabla_intervalos.melt(id_vars='Intervalo', var_name='Estadística', value_name='Valor')
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_intervalos.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_intervalos[col] for col in tabla_intervalos.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas por Intervalos de POC_hba1c(%)')
fig.show()
fig = px.box(datos.datos, x='POC_hba1c(%)_intervalo', y='POC_hba1c(%)', title='Boxplot POC_hba1c(%) por Intervalos')
fig.update_layout(xaxis_title='Intervalo', yaxis_title='POC_hba1c(%)')
fig.show()
# Llamar a la función para generar todas las gráficas
plot_all()
Presion Arterial#
Presion arterial sistolica#
# Definir los intervalos para presión arterial sistólica
intervalos = {
'masculino': [0, 120, 130, 139, max(datos.datos['presion_arterial_sistolica'])],
'femenino': [0, 120, 130, 139, max(datos.datos['presion_arterial_sistolica'])]
}
def plot_all():
# Graficar presión arterial sistólica crudo
fig = px.box(datos.datos, y='presion_arterial_sistolica', title='Boxplot crudo de presión arterial sistólica')
fig.update_layout(yaxis_title='Presión Arterial Sistólica')
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='presion_arterial_sistolica', nbins=10, title='Histograma crudo de presión arterial sistólica', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Sistólica')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva general verticalmente
tabla = datos.datos['presion_arterial_sistolica'].describe().reset_index()
tabla.columns = ['Estadística', 'Valor']
tabla_vertical = tabla.T # Transponer para mostrar verticalmente
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_vertical.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_vertical[col] for col in tabla_vertical.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas de presión arterial sistólica')
fig.show()
# Agrupaciones
agrupaciones = [
'sexo', 'tipo_de_afiliacion', 'lugar_de_procedencia',
'lugar_de_nacimiento', 'escolaridad', 'diabetes mellitus',
'hipercolesterolemia', 'dislipidemia'
]
for agrupacion in agrupaciones:
if agrupacion in ['lugar_de_procedencia', 'lugar_de_nacimiento']:
# Mostrar solo histograma para lugar_de_procedencia y lugar_de_nacimiento
fig = px.histogram(datos.datos, x='presion_arterial_sistolica', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma de presión arterial sistólica por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Sistólica')
fig.show()
else:
fig = px.box(datos.datos, x='presion_arterial_sistolica', y=agrupacion, title=f'Boxplot de presión arterial sistólica por {agrupacion}')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Sistólica', yaxis_title=agrupacion)
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='presion_arterial_sistolica', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma de presión arterial sistólica por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Sistólica')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva por grupo verticalmente
tabla_agrupacion = datos.datos.groupby(agrupacion)['presion_arterial_sistolica'].describe().reset_index()
tabla_agrupacion = tabla_agrupacion.rename(columns={'mean': 'Media', 'std': 'Desviación estándar', '50%': 'Mediana', 'min': 'Mínimo', 'max': 'Máximo'})
tabla_agrupacion = tabla_agrupacion.melt(id_vars=agrupacion, var_name='Estadística', value_name='Valor')
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_agrupacion.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_agrupacion[col] for col in tabla_agrupacion.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Estadísticas Descriptivas de presión arterial sistólica por {agrupacion}')
fig.show()
# Mostrar estadísticas descriptivas por intervalos
datos.datos['presion_arterial_sistolica_intervalo'] = pd.cut(
datos.datos['presion_arterial_sistolica'],
intervalos['masculino'], # Usar intervalo masculino como ejemplo
right=False
).astype(str)
tabla_intervalos = datos.datos.groupby('presion_arterial_sistolica_intervalo')['presion_arterial_sistolica'].describe().reset_index()
tabla_intervalos.columns = ['Intervalo', 'Cuenta', 'Media', 'Desviación estándar', 'Mínimo', '25%', 'Mediana', '75%', 'Máximo']
tabla_intervalos = tabla_intervalos.melt(id_vars='Intervalo', var_name='Estadística', value_name='Valor')
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_intervalos.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_intervalos[col] for col in tabla_intervalos.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas por Intervalos de presión arterial sistólica')
fig.show()
fig = px.box(datos.datos, x='presion_arterial_sistolica_intervalo', y='presion_arterial_sistolica', title='Boxplot presión arterial sistólica por Intervalos')
fig.update_layout(xaxis_title='Intervalo', yaxis_title='Presión Arterial Sistólica')
fig.show()
plot_all()
Presion arterial diastolica#
max_diastolica = max(datos.datos['presion_arterial_diastolica'])
intervalos = {
'masculino': [0, 80, 90, 120, max_diastolica],
'femenino': [0, 80, 90, 120, max_diastolica]
}
def plot_all():
# Graficar presión arterial diastólica crudo
fig = px.box(datos.datos, y='presion_arterial_diastolica', title='Boxplot crudo de presión arterial diastólica')
fig.update_layout(yaxis_title='Presión Arterial Diastólica')
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='presion_arterial_diastolica', nbins=10, title='Histograma crudo de presión arterial diastólica', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Diastólica')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva general verticalmente
tabla = datos.datos['presion_arterial_diastolica'].describe().reset_index()
tabla.columns = ['Estadística', 'Valor']
tabla_vertical = tabla.T # Transponer para mostrar verticalmente
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_vertical.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_vertical[col] for col in tabla_vertical.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas de presión arterial diastólica')
fig.show()
# Agrupaciones
agrupaciones = [
'sexo', 'tipo_de_afiliacion', 'lugar_de_procedencia',
'lugar_de_nacimiento', 'escolaridad', 'diabetes mellitus',
'hipercolesterolemia', 'dislipidemia'
]
for agrupacion in agrupaciones:
if agrupacion in ['lugar_de_procedencia', 'lugar_de_nacimiento']:
# Mostrar solo histograma para lugar_de_procedencia y lugar_de_nacimiento
fig = px.histogram(datos.datos, x='presion_arterial_diastolica', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma de presión arterial diastólica por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Diastólica')
fig.show()
else:
fig = px.box(datos.datos, x='presion_arterial_diastolica', y=agrupacion, title=f'Boxplot de presión arterial diastólica por {agrupacion}')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Diastólica', yaxis_title=agrupacion)
fig.show()
fig = px.histogram(datos.datos, x='presion_arterial_diastolica', color=agrupacion, nbins=10, title=f'Histograma de presión arterial diastólica por {agrupacion}', marginal='rug')
fig.update_layout(xaxis_title='Presión Arterial Diastólica')
fig.show()
# Mostrar tabla descriptiva por grupo verticalmente
tabla_agrupacion = datos.datos.groupby(agrupacion)['presion_arterial_diastolica'].describe().reset_index()
tabla_agrupacion = tabla_agrupacion.rename(columns={'mean': 'Media', 'std': 'Desviación estándar', '50%': 'Mediana', 'min': 'Mínimo', 'max': 'Máximo'})
tabla_agrupacion = tabla_agrupacion.melt(id_vars=agrupacion, var_name='Estadística', value_name='Valor')
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_agrupacion.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_agrupacion[col] for col in tabla_agrupacion.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text=f'Estadísticas Descriptivas de presión arterial diastólica por {agrupacion}')
fig.show()
# Mostrar estadísticas descriptivas por intervalos
datos.datos['presion_arterial_diastolica_intervalo'] = pd.cut(
datos.datos['presion_arterial_diastolica'],
intervalos['masculino'], # Usar intervalo masculino como ejemplo
right=False
).astype(str)
tabla_intervalos = datos.datos.groupby('presion_arterial_diastolica_intervalo')['presion_arterial_diastolica'].describe().reset_index()
tabla_intervalos.columns = ['Intervalo', 'Cuenta', 'Media', 'Desviación estándar', 'Mínimo', '25%', 'Mediana', '75%', 'Máximo']
tabla_intervalos = tabla_intervalos.melt(id_vars='Intervalo', var_name='Estadística', value_name='Valor')
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(tabla_intervalos.columns), fill_color='paleturquoise', align='left'),
cells=dict(values=[tabla_intervalos[col] for col in tabla_intervalos.columns], fill_color='lavender', align='left')
)])
fig.update_layout(title_text='Estadísticas Descriptivas por Intervalos de presión arterial diastólica')
fig.show()
fig = px.box(datos.datos, x='presion_arterial_diastolica_intervalo', y='presion_arterial_diastolica', title='Boxplot presión arterial diastólica por Intervalos')
fig.update_layout(xaxis_title='Intervalo', yaxis_title='Presión Arterial Diastólica')
fig.show()
plot_all()